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clonado.
Resuelva lo solicitado.
Genere un reporte en formato .html o
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install.packages("packagename")
if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install(version = "3.16")
BiocManager::install("packagename")
devtools y luego ejecutar:devtools::install_github("kassambara/ggpubr")
Las librerías requeridas en esta evaluación son:
library(ggpmisc); library(ggplot2); library(plotly); library(palmerpenguins)
## Loading required package: ggpp
## Loading required package: ggplot2
##
## Attaching package: 'ggpp'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## annotate
##
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layout
library(ggplot2); library(magrittr); library(ggpubr); library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.0 ✔ readr 2.1.4
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0
## ✔ lubridate 1.9.2 ✔ tibble 3.1.8
## ✔ purrr 1.0.1 ✔ tidyr 1.3.0
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ ggpp::annotate() masks ggplot2::annotate()
## ✖ tidyr::extract() masks magrittr::extract()
## ✖ dplyr::filter() masks plotly::filter(), stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ✖ purrr::set_names() masks magrittr::set_names()
## ℹ Use the ]8;;http://conflicted.r-lib.org/conflicted package]8;; to force all conflicts to become errors
library(ComplexHeatmap); library(viridis)
## Loading required package: grid
## ========================================
## ComplexHeatmap version 2.14.0
## Bioconductor page: http://bioconductor.org/packages/ComplexHeatmap/
## Github page: https://github.com/jokergoo/ComplexHeatmap
## Documentation: http://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference
##
## If you use it in published research, please cite either one:
## - Gu, Z. Complex Heatmap Visualization. iMeta 2022.
## - Gu, Z. Complex heatmaps reveal patterns and correlations in multidimensional
## genomic data. Bioinformatics 2016.
##
##
## The new InteractiveComplexHeatmap package can directly export static
## complex heatmaps into an interactive Shiny app with zero effort. Have a try!
##
## This message can be suppressed by:
## suppressPackageStartupMessages(library(ComplexHeatmap))
## ========================================
##
##
## Attaching package: 'ComplexHeatmap'
##
## The following object is masked from 'package:plotly':
##
## add_heatmap
##
## Loading required package: viridisLite
La base de datos de esta pregunta contiene distintas mediciones para tres especies de pingüinos encontrados en el archipiélago de Palmer, en la Antártica. Estas tres especies son los Chinstrap, Gentoo y Adélie.
Puede revisar los datos de los pingüinos utilizando la instrucción
str() o skim().
skimr::skim(penguins)
| Name | penguins |
| Number of rows | 344 |
| Number of columns | 8 |
| _______________________ | |
| Column type frequency: | |
| factor | 3 |
| numeric | 5 |
| ________________________ | |
| Group variables | None |
Variable type: factor
| skim_variable | n_missing | complete_rate | ordered | n_unique | top_counts |
|---|---|---|---|---|---|
| species | 0 | 1.00 | FALSE | 3 | Ade: 152, Gen: 124, Chi: 68 |
| island | 0 | 1.00 | FALSE | 3 | Bis: 168, Dre: 124, Tor: 52 |
| sex | 11 | 0.97 | FALSE | 2 | mal: 168, fem: 165 |
Variable type: numeric
| skim_variable | n_missing | complete_rate | mean | sd | p0 | p25 | p50 | p75 | p100 | hist |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| bill_length_mm | 2 | 0.99 | 43.92 | 5.46 | 32.1 | 39.23 | 44.45 | 48.5 | 59.6 | ▃▇▇▆▁ |
| bill_depth_mm | 2 | 0.99 | 17.15 | 1.97 | 13.1 | 15.60 | 17.30 | 18.7 | 21.5 | ▅▅▇▇▂ |
| flipper_length_mm | 2 | 0.99 | 200.92 | 14.06 | 172.0 | 190.00 | 197.00 | 213.0 | 231.0 | ▂▇▃▅▂ |
| body_mass_g | 2 | 0.99 | 4201.75 | 801.95 | 2700.0 | 3550.00 | 4050.00 | 4750.0 | 6300.0 | ▃▇▆▃▂ |
| year | 0 | 1.00 | 2008.03 | 0.82 | 2007.0 | 2007.00 | 2008.00 | 2009.0 | 2009.0 | ▇▁▇▁▇ |
A continuación se muestra un ejemplo de análisis de la data de los pingüinos de Palmer:
En la figura p1 se tiene un errorplot donde el largo
del pico es evaluado por cada especie e internamente por sexo del
ave.
En la figura p2 se tiene un boxplot donde se compara
el ancho del pico por cada especie.
En la figura p3 se tiene una regresión lineal donde
se mide el efecto de la longitud del pico sobre el ancho y se desagrega
por especie(fila) e isla (columnas).
Finalmente la figura compuesta con las tres figuras anteriores en una estrucutura:
ggarrange(p3, ggarrange(p1, p2, labels =c(“b”, “c”), nrow=2),
labels = “a”, ncol=2)
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
INTERPRETACIÓN
En el grafico p1 se realiza un analisis de errores estándar entre el ancho del pico y el largo del pico de diferentes especies y su sexo. El color de cada linea está representado por la variable sex, lo que nos dice los diferentes puntos de color está determinado por los diferentes sexos de los pingüinos. Donde se muestra la relación entre la longitud del pico y la profundidad del pico. La dispersión tiene una línea de regresión lineal de mejor ajuste y un valor R cuadrado ajustado.
En la figura p2, se realiza una comparación entre la longitud de los picos con las especies de pinguino, cada color representa una especie de pingüino. En este gráfico de caja y bigotes, se comparan los puntos de datos entre diferentes especies. En este caso, el parámetro x se utiliza para especificar las especies que se quieren comparar, mientras que el parámetro y especifica los puntos de datos que se quieren comparar entre cada especie.
En la figura p3 se empieza con la definición de los datos utilizados para el gráfico (pinguinos) junto con las variables que se asignarán a los ejes x e y (bill_length_mm y bill_depth_mm respectivamente). El color de los puntos del gráfico viene determinado por la variable especie. la función stat_poly_eq para calcular una ecuación polinómica de los datos y mostrarla en el gráfico.
p4 y
p5donde:p4 es una regresión de x: body_mass_g y
y: flipper_length_mm, que tiene inserto la ecuación de la
regresión y el \(R^2\). Asimismo tiene
una coloración por sexo, y una separación por sexo e isla.
p5 tiene un correlation plot de las variables
numéricas de longitud de pico, ancho de pico, longitud de aleta y masa
corporal. La figura tiene que tener la apariencia de la imagen de abajo,
este se encuentra resuelto en la página de ggcorrplot.
# Escriba aquí su código
p4 <- ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g, y = flipper_length_mm, color = sex)) +
geom_point(alpha = 0.5) +
geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, se = FALSE, na.rm = TRUE) +
scale_color_manual(values = c("#2596be", "#873e23")) +
facet_grid(rows = vars(sex), cols = vars(island)) +
labs(title = "Relación entre masa corporal y longitud de aleta de pingüinos",
x = "Masa corporal (g)", y = "Longitud de aleta (mm)",
color = "Sexo") +
theme_bw() +
theme(text = element_text(size = 12), legend.position = "bottom") +
stat_poly_eq(formula = y ~ x, aes(label = paste(stat(eq.label), stat(adj.rr.label), sep = "*\", \"*")),
label.x = "right", label.y = "top", size = 4)
library(ggcorrplot)
penguins_clean <- na.omit(penguins)
penguins_num <- penguins_clean[, c(3, 4, 5, 6)]
penguins_corr <- cor(penguins_num)
p5 <- ggcorrplot(penguins_corr, type = "upper", hc.order = TRUE, lab = TRUE, lab_size = 5,
ggtheme = ggplot2::theme_gray, colors = c("blue", "white", "red"))
ggarrange(p3, p1 , ggarrange(p5, p4, p2, labels =c("p5", "p4", "p2"), nrow=3),
labels =c("p3", "p1"), ncol=3)
## Warning: `stat(eq.label)` was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `after_stat(eq.label)` instead.
## Warning: Removed 2 rows containing non-finite values (`stat_poly_eq()`).
## Warning: Not enough data to perform fit for group 3; computing mean instead.
## Warning: Removed 2 rows containing missing values (`geom_point()`).
## Warning: Removed 16 rows containing non-finite values (`stat_boxplot()`).
## Warning: Removed 21 rows containing missing values (`geom_point()`).
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
## Warning in coefs2poly_eq(coefs = coefs, coef.digits = coef.digits,
## coef.keep.zeros = coef.keep.zeros, : 'coef.digits < 3' Likely information loss!
## Warning in coefs2poly_eq(coefs = coefs, coef.digits = coef.digits,
## coef.keep.zeros = coef.keep.zeros, : 'coef.digits < 3' Likely information loss!
## Warning in coefs2poly_eq(coefs = coefs, coef.digits = coef.digits,
## coef.keep.zeros = coef.keep.zeros, : 'coef.digits < 3' Likely information loss!
## Warning in coefs2poly_eq(coefs = coefs, coef.digits = coef.digits,
## coef.keep.zeros = coef.keep.zeros, : 'coef.digits < 3' Likely information loss!
## Warning in coefs2poly_eq(coefs = coefs, coef.digits = coef.digits,
## coef.keep.zeros = coef.keep.zeros, : 'coef.digits < 3' Likely information loss!
INTERPRETACIÓN
El gráfico p4 muestra la relación entre la masa corporal y la longitud de la aleta de los pingüinos. Cada punto en el gráfico representa un pingüino y está coloreado según su sexo, con machos en azul y hembras en marrón. El gráfico también está dividido en paneles según la isla de origen del pingüino.
Se puede observar que hay una relación positiva entre la masa corporal y la longitud de la aleta, lo que sugiere que los pingüinos más grandes tienen aletas más largas. Además, la línea de regresión ajustada (en azul para machos y en marrón para hembras) muestra una pendiente positiva en ambos casos, lo que indica que la relación entre la masa corporal y la longitud de la aleta es similar para ambos sexos.
Los datos de expresión de genes son extensos, hay una gran cantidad
de genes y asimismo una gran cantidad de muestras de tejidos o lineas
celulares. En este ejemplo se desea ver el nivel de relación de las
muestras de diferentes tipos de tejidos en base a las cuantificaciones
de niveles de expresión genética. La data ejemplo es sintética, y están
guardadas en forma de tablas y se cargan con la función
load('nombre.RData'). Está basado en Simple
guide to heatmaps.
load('data/expression.Rdata') # carga la tabla de expression
load('data/metadata.Rdata')
str(expression)
## rowws_df [2,191 × 11] (S3: rowwise_df/tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Gene: chr [1:2191] "ABCA1" "ABCA10" "ABCA13" "ABCA2" ...
## $ X10 : num [1:2191] 13.97 10.88 9.17 11.34 8.77 ...
## $ X11 : num [1:2191] 12.24 8.81 7.63 14.98 11.64 ...
## $ X16 : num [1:2191] 12.63 11.25 7.49 13.68 11.29 ...
## $ X17 : num [1:2191] 13.18 9.87 8.13 12.01 8.07 ...
## $ X18 : num [1:2191] 11.38 8.06 8.26 16.01 12.39 ...
## $ X2 : num [1:2191] 12.33 9.35 6.43 13.44 10.13 ...
## $ X3 : num [1:2191] 13.48 11.25 9.96 12.26 10.13 ...
## $ X4 : num [1:2191] 11.38 8.59 7.5 16.01 11.51 ...
## $ X9 : num [1:2191] 10.98 9.48 7.08 15.39 11.34 ...
## $ var : num [1:2191] 1.06 1.39 1.15 3.17 2.04 ...
Esta data indica el nivel de expressión de los genes (filas) en cada muestra de células (columnas).
# El procesamiento es:
# 1. seleccionar solamente las muestras select()
# 2. transponer t()
# 3. calcula las distancias encluideanas basado en las medidas dis()
# 4. hacer que se vuelva una matriz de tipo dataframe
expr_dist <- expression %>% select(-Gene, -var) %>%
t() %>%
dist() %>%
as.matrix() %>% data.frame()
dim(expr_dist)
## [1] 9 9
Se realiza un gráfico de mapa de calor preliminar que permite tener un primer vistazo del nivel de relación entre cada una de las muestras en base a la distancia euclideana.
Heatmap(expr_dist)
## Warning: The input is a data frame-like object, convert it to a matrix.
Usualmente lo que se desea es saber si las muestras vienen de diferentes tejidos
metadata_heatmap <- metadata %>%
mutate(sample = paste0('X', sample)) %>% # nombres de muestras
filter(sample %in% colnames(expr_dist)) %>%
dplyr::select(sample, treatment_hours, serum) %>%
mutate(sample=factor(sample, levels=colnames(expr_dist))) %>%
arrange(sample) %>% unique()
ha_column = HeatmapAnnotation(df = data.frame(Tiempo = metadata_heatmap$treatment_hours,
Suero = metadata_heatmap$serum),
col = list(Serum = c("HS" = magma(20)[2], "HIHS" = magma(20)[3]),
Time = c("24" = magma(20)[14], "48" = magma(20)[12])))
# Mapa de calor anotado en la parte superior
Heatmap(expr_dist, col=viridis(10),
name = 'Distancias', top_annotation = ha_column, )
## Warning: The input is a data frame-like object, convert it to a matrix.
Realice una descripción de lo que observa en el mapa de calor considerando:
las intensidades de color de las distancias,
el tiempo de exposición al tratamiento
el tipo de suero
INTERPRETACIÓN:
En el mapa de calor, los valores de las distancias están representados por colores, donde los tonos más oscuros indican distancias más grandes y los tonos más claros indican distancias más pequeñas.
En la parte superior del mapa de calor, hay dos anotaciones: “Tiempo” y “Suero”. “Tiempo” indica el tiempo de exposición al tratamiento y está representado por dos colores: el morado oscuro para 24 horas y el morado claro para 48 horas. “Suero” indica el tipo de suero utilizado y está representado por dos colores: el naranja oscuro para HS y el naranja claro para HIHS.
Realice la réplica e interpretación de los niveles de expresión génica en muestras de personas que sufren de artritits reumatoide; que se muestra en la sección 5 de la página A simple tutorial for a complex ComplexHeatmap y que se basa en el artículo Volume 28, Issue 9, 27 August 2019, Pages 2455-2470.e5.
require(RColorBrewer); require(ComplexHeatmap); require(circlize);
## Loading required package: RColorBrewer
## Loading required package: circlize
## ========================================
## circlize version 0.4.15
## CRAN page: https://cran.r-project.org/package=circlize
## Github page: https://github.com/jokergoo/circlize
## Documentation: https://jokergoo.github.io/circlize_book/book/
##
## If you use it in published research, please cite:
## Gu, Z. circlize implements and enhances circular visualization
## in R. Bioinformatics 2014.
##
## This message can be suppressed by:
## suppressPackageStartupMessages(library(circlize))
## ========================================
require(digest); require(cluster)
## Loading required package: digest
## Loading required package: cluster
Aquí se carga los datos EMTAB6141.rdata que se requiere
para este ejercicio. Requieres usar:
'mat.tsv'
'metadata.tsv'
'sig_genes.list'
# Cargue aquí sus datos
En la siguiente celda de código, realice la réplica del mapa de calor
que se encuentra a la izquierda (hmap1) de esta figura:
# Escriba aquí sus códigos
INTERPRETACIÓN:
Su repositorio de GitHub debe tener al menos los sigueites elementos:
Haber sido `clonado del repositorio del
profesor.
Haber sido enlazado a un repositorio local (Project)
generado en RStudio.
Tener el archivos .Rmd
Tener el archivo .HTML del examen (MANDATORIO PARA CALIFICAR).
Tener al menos 3 controles de la versión.
Tener un README.md con:
información personal,
información del equipo,
los programas y paquetes utilizados, y sus respectivas versiones